Detección Facial SDK
Precisión inigualable incluso en condiciones de poca luz.
Detección Facial SDK
La detección facial es un módulo fácil de integrar que les permite a los desarrolladores añadir detección y seguimiento facial a sus aplicaciones. Los productos avanzados, como Banuba Face AR SDK, son capaces de funcionar de forma fiable incluso si el rostro de la persona está cubierta, por ejemplo, con una máscara médica.
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Detección facial AR SDKFace AR SDK crea su propia máscara virtual que se pega a la cara de la persona. Se ajusta a cualquier ángulo, al igual que otros productos de RA (maquillaje, efectos 3D, sombreros, joyas faciales, y más) aplicados sobre ella. También funciona a casi cualquier distancia de la cámara.
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Detección de máscara facial SDK
El uso de máscaras es ahora común no sólo en Asia, sino también en otras regiones. Banuba Face AR SDK puede detectar con precisión un rostro humano cubierto por una máscara. Incluso en condiciones de poca luz. También incluye características como máscaras 3D, fondos virtuales, y probadores de realidad aumentada.
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¿Por qué la tecnología de Banuba?
- Tecnología única y patentada
- Segura por diseño
- Adaptada al hardware del cliente
- Centro de I+D interno con personal Ph.Ds
- 7 años en el mercado AR
- Con la confianza de empresas como Gucci, Samsung, RingCentral
- Rápida asistencia
- Intercambio de conocimientos en el desarrollo de aplicaciones
Preguntas Frecuentes
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Un SDK facial puede ser cualquier kit de desarrollo de software que realice funciones relacionadas con la cara. Por ejemplo, Banuba Face AR SDK maneja la seguimiento de rostros, así como máscaras de realidad aumentada, filtros de color, y mucho más. Tiene versiones para iOS y Android, así como un kit ML de detección facial.
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No hay un único algoritmo que se considere el mejor, ya que depende del caso de uso y los requisitos específicos. Algunos algoritmos populares son: Viola-Jones, Histograma de Gradientes Orientados (HOG), Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Scale-Invariant Feature Transform (SIFT). Cada algoritmo tiene sus puntos fuertes y débiles, y su elección depende de factores como la velocidad, la precisión y la robustez.